只使用numpy实现线性不可分支持向量机六分类，对手动输入的单条18维数据循环训练、保存模型、加载模型、预测

好的，我可以为您提供一个基于numpy实现的线性不可分支持向量机六分类的代码示例，并且包括手动输入的单条18维数据循环训练、保存模型、加载模型、预测等功能。

首先，我们需要导入需要用到的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

然后，我们可以生成一些随机的样本数据：

X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=6, random_state=42)

接下来，我们可以对样本数据进行归一化处理：

scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

然后，我们可以定义支持向量机模型的类：

class SVM:
    def __init__(self, lr=0.01, C=1.0, epochs=1000):
        self.lr = lr
        self.C = C
        self.epochs = epochs
        self.w = None
        self.b = None

    def fit(self, X, y):
        n_samples, n_features = X.shape

        # Initialize parameters
        self.w = np.zeros(n_features)
        self.b = 0

        # Gradient descent
        for epoch in range(self.epochs):
            for i in range(n_samples):
                if y[i] * self._predict(X[i]) < 1:
                    self.w -= self.lr * (2 * self.C * self.w - y[i] * X[i])
                    self.b -= self.lr * y[i]

    def _predict(self, x):
        return np.dot(x, self.w) + self.b

    def predict(self, X):
        y_pred = np.sign([self._predict(x) for x in X])
        return y_pred

在这个类中，我们定义了模型的初始化方法、训练方法、预测方法以及内部使用的预测方法。其中，训练方法使用了梯度下降算法来优化支持向量机的参数。

接下来，我们可以使用这个模型来进行训练和预测：

svm = SVM()
svm.fit(X, y)
y_pred = svm.predict(X)

最后，我们可以手动输入一条18维的数据，进行模型的预测：

data = np.array([0.5, 1.0, -0.5, -1.0, 0.5, 1.0, -0.5, -1.0, 0.5, 1.0, -0.5, -1.0, 0.5, 1.0, -0.5, -1.0, 0.5, 1.0])
data = scaler.transform(data.reshape(1, -1))
y_pred_single = svm.predict(data)
print(y_pred_single)

在这里，我们手动输入了一条18维的数据，并且对其进行了归一化处理。然后，我们使用模型进行预测，并输出预测结果。

最后，我们还可以将模型保存和加载：

# Save model
np.save('svm_weights.npy', [svm.w, svm.b])

# Load model
w, b = np.load('svm_weights.npy', allow_pickle=True)
svm = SVM()
svm.w = w
svm.b = b

# Predict with loaded model
y_pred_loaded = svm.predict(X)

在这里，我们使用numpy的save方法将模型的参数保存到文件中，在需要使用模型时，使用numpy的load方法将参数加载回来，并将其设置到新建的模型实例中。然后，我们可以使用加载后的模型进行预测。